Python 图像处理之颜色迁移(reinhard VS welsh)

Python 图像处理中的颜色迁移(reinhard VS welsh)是一种图像处理技术，该技术可以将一张图片的颜色风格迁移到另一张图片上，从而产生类似于样本图片的颜色效果。在这里，我们将介绍如何使用Python进行颜色迁移，包括reinhard算法和welsh算法的应用，并提供两个具体的示例用于说明。

1. reinhard算法

reinhard算法是一种改变图片颜色风格的普适技术，该技术的主要原理是将图像的颜色从RGB空间转换到CIE Lab*空间，这个空间是一种更加适合描述色彩的彩色空间。具体来说，reinhard算法主要包括以下步骤：

1.读取目标图片和源图片
2.将两张图片转换成CIE Lab*空间
3.计算目标图片和源图片的平均值muT和muS以及标准差sigmaT和sigmaS
4.将源图片中的每个像素值的L、a、b通道分别减去muS后除以sigmaS
5.将每个通道乘sigmaT后加上muT
6.将目标图片重新转换回RGB空间

具体实现过程可以使用Python中的OpenCV和skimage进行，如下所示：

import cv2
from skimage import img_as_float, img_as_ubyte, color
import numpy as np

def reinhard(source_path, target_path, out_path):
    #读取源图片和目标图片
    source_img = cv2.imread(source_path)
    target_img = cv2.imread(target_path)

    # 将图片转换成float类型数据
    source_img = img_as_float(source_img)
    target_img = img_as_float(target_img)

    # 将图片从RGB空间转换为CIE L*a*b*空间
    source_img_lab = color.rgb2lab(source_img)
    target_img_lab = color.rgb2lab(target_img)

    # 计算源图片和目标图片的平均值和标准差
    muS = np.mean(source_img_lab, axis=(0,1))
    muT = np.mean(target_img_lab, axis=(0,1))
    sigmaS = np.std(source_img_lab, axis=(0,1))
    sigmaT = np.std(target_img_lab, axis=(0,1))

    # 进行颜色迁移
    result_lab = (target_img_lab - muT) * (sigmaS / sigmaT) + muS

    # 将图片从CIE L*a*b*空间转换回RGB空间
    result = img_as_ubyte(color.lab2rgb(result_lab))

    # 将颜色迁移后的图片保存到指定路径
    cv2.imwrite(out_path, result)

示例1：使用reinhard算法将一张图片的颜色效果应用到另一张图片上

reinhard("source.jpg", "target.jpg", "result.jpg")

在这个示例中，我们使用reinhard算法将名为source.jpg的图片的颜色效果应用到另一张名为target.jpg的图片上，并将处理后的结果保存为result.jpg。

2. welsh算法

welsh算法是建立在reinhard算法基础上的一种颜色迁移算法，该算法使用稀疏矩阵技术和统计学方法对reinhard算法进行了优化。具体来说，该算法主要包括以下步骤：

1.读取目标图片和源图片
2.将两张图片转换成CIE Lab空间
3.计算目标图片和源图片的平均值muT和muS以及标准差sigmaT和sigmaS
4.创建一个稀疏矩阵，并将源图片颜色值分配到相应的通道中
5.通过推导公式计算颜色映射变换矩阵
6.将目标图片的特征向量与变换矩阵相乘得到目标图片的新特征向量
7.将新特征向量转换回CIE Lab空间
8.将目标图片重新转换回RGB空间

具体实现过程可以使用Python中的OpenCV和skimage进行，如下所示：

import cv2
from skimage import img_as_float, img_as_ubyte, color
from scipy.sparse import lil_matrix, csc_matrix, diags
from scipy.sparse.linalg import spsolve
import numpy as np

def welsh(source_path, target_path, out_path):
    # 读取源图片和目标图片
    source_img = cv2.imread(source_path)
    target_img = cv2.imread(target_path)

    # 将图片转换为float类型数据
    source_img = img_as_float(source_img)
    target_img = img_as_float(target_img)

    # 将图片从RGB空间转换为CIE L*a*b*空间
    source_img_lab = color.rgb2lab(source_img)
    target_img_lab = color.rgb2lab(target_img)

    # 计算源图片和目标图片的平均值和标准差
    muS = np.mean(source_img_lab, axis=(0,1))
    muT = np.mean(target_img_lab, axis=(0,1))
    sigmaS = np.std(source_img_lab, axis=(0,1))
    sigmaT = np.std(target_img_lab, axis=(0,1))

    # 将源图片分配到每个通道
    source_img_lab = np.reshape(source_img_lab, (-1,3))
    idx = np.where(np.sum(source_img_lab, axis=1) != 0)[0]
    source_img_lab = source_img_lab[idx,:]
    s = csc_matrix((source_img_lab[:,0], (idx, [0]*len(idx))), shape=(target_img_lab.shape[0]*target_img_lab.shape[1],1)).toarray()
    s = np.hstack((s, csc_matrix((source_img_lab[:,1], (idx, [0]*len(idx))), shape=(target_img_lab.shape[0]*target_img_lab.shape[1],1)).toarray()))
    s = np.hstack((s, csc_matrix((source_img_lab[:,2], (idx, [0]*len(idx))), shape=(target_img_lab.shape[0]*target_img_lab.shape[1],1)).toarray()))

    # 计算颜色映射变换矩阵
    S = diags(sigmaS, 0)
    T = diags(sigmaT, 0)
    tempA = np.dot(np.transpose(s),s)
    A = np.dot(np.dot(np.transpose(s),(T*S)),s)
    b = np.dot(np.dot(np.transpose(s),(T*S-T*np.diag(sigmaT)+np.diag(sigmaS))), muT-muS)
    x = spsolve(A,b)
    result_lab = muT + np.dot(s,x)

    # 将结果转换回CIE L*a*b*空间
    result_lab = np.reshape(result_lab, target_img_lab.shape)
    result = color.lab2rgb(result_lab)

    # 将颜色迁移后的图片保存到指定路径
    cv2.imwrite(out_path, img_as_ubyte(result))

示例2：使用welsh算法将一张黑白照片转换成色彩丰富的彩色照片

welsh("source.jpg", "target.jpg", "result.jpg")

在这个示例中，我们使用welsh算法将名为source.jpg的黑白照片转换成名为target.jpg的图片的颜色风格，并将处理后的结果保存为result.jpg。

以上就是关于Python 图像处理之颜色迁移(reinhard VS welsh)的完整攻略，其中包含reinhard算法和welsh算法的应用和实现过程，同时提供了两个具体的示例用于说明。